Improve graph tuner dealing with Tuple (#3649)

* Improve graph tuner dealing with Tuple

* Add test case

* Move some data out of _base.py

* Fix lint

[TOPI] Update tophub according to the fix in schedule (opencl and rocm) (#3752)

[Relay] Fix Partial Evaluator, Add stricter checking for CheckWellFormed (#3749)

* aot

* save

* save

* fix test

* remove vta changes

* lint

use pip3 for python3 (#3742)

* use pip3 for python3

* make python3 as default

[Relay] [Training] Fix ad for concatenate (#3729)

* reproduce error

* fix

* lint

* lint

 Fix typo in ir_pass.h  (#3741)

[VTA] [Chisel] Bug fix for VME Shell (#3737)

* fix

* fixes

[CI] Update docker image ci_cpu,i386 to include verilator (#3738)

[QNN] Requantize operator (#3531)

* [Relay] [Quantization] WIP - Common files for the qauntization work.

* [Relay] [Quantization] WIP - Prototyping requantize op.

* Requantize operator implementation.

Requantize converts one quantized tensor representation to another quantized
representation. The PR has following implementation features

- Requantize operator defined in qnn namespace - relay.qnn.requantize
- Lowering of the requantize to exisiting Relay operators
- Integer fixed point implementation of requantize
    - Two rounding modes - FE_UPWARDS (round towards infinity) and
    FE_AWAY_FROM_ZERO (std::round behavior)
- Floating point implementation as well, that can act as reference or can be
used for devices when FP32 computation is not used.
- Unit test cases

Relevant Issue - https://github.com/dmlc/tvm/issues/2351

Credit to TFLite and GemmLowp to provide reference implementations.

* Typo and lint fixes.

* Doc fix.

* Uncommenting the lint script (fixing mistake).

* Modifying the unit tests.

* Moving C++ files into src/relay/qnn

* Moving python files to python/tvm/relay/qnn. Some minor fixes.

* Moving the attrs.h inside the include directory.

* Pushing files that I forgot earlier. Changing util location.

* Incorporating comments. API change. Lint fixes.

* Modifying the GetFixedPointMultiplierShift API as per comments.

* Forgot the dialect change.

* Changing rewrite to qnn_lower.

* Renaming Quantize to Qnn for clarity.

* Remove use_int_domain.

* Incorportaing review comments.

* Adding API doc for QNN dialect.

* Move the qnn_lower pass to transform namespace.

* Moving from expr to module. Adding namespace in C++.

* Minor sentence rewrites. Added qnn namespace.

* Added the API doc.

* Chanding default out_dtype to int8. Adding a test with in/out_dtype as uint8.

* Style fixes. Better error messages.

* Adding documentation.

* More documentation fixes.

* Adding out dtype check for requantize.

* Adding corner case for FP32 to fixed point conversion.

* Adding extra line.

* Documentation fix.

* Adding static inline.

* Incorporating jackwish comment. Removed idtype from requantize lowering.

* Removing Quantize/Dequantize code. Restricting Requantize to (u)int8/int32.

* Style fixes.

* Fix the docs.

* Move to Legalize API.

[DOCKER] Fix missing apt https transport support (#3735)

* [DOCKER] Fix missing apt https transport support

* [DOCKER] Drop superflous explicit sudo's

Remove sccache from Rust install (#3728)

Tutorial: Build a Graph Convolutional Network on TVM (#3681)

* add build gcn tutorial

* add dgl to docker file

* add dgl to docker file

* Apply suggestions from code review

Co-Authored-By: 雾雨魔理沙 <lolisa@marisa.moe>
* add dgl to docker file

* rerun checks

* Revert "add build gcn tutorial"

This reverts commit dbe8b5f0e02a13fdd586a9faa58fd1326653afb0.

* resolve git issue

* resolve git issue

* resolve git issue

* apply marisa's comment

[VTA][Dockerfile] Chisel dependencies for TSIM CI (#3721)

Take zero extent loops as NoOp and remove it and add unittest for the same (#3724)

[Relay/TOPI][Op] Add variance and layer norm op (#3700)

* Add LayerNorm op

* update

* fix

* Add mean_std and mean_variance

* add std and update doc

* add license

* x

* lint

* x

* fix

* fix doc

[Frontend][MXNet] Fix mxnet converter for hybridblock and add div_sqrt_dim (#3701)

* Fix mxnet converter for hybrid block

* tweak

* fix rebase

* fix

* add test

fix name (#3719)

[Relay] Legalize pass (#3672)

* [Relay] Rewrite pass.

This pass transforms an expression to other expression.

This pass has many usecases
 * Replace a expr to another expr, if the other expr has faster performance.
 * For ASICs, we might want to modify the inputs to adapt to the HW support.
 * Alter op layout can work in conjunction with this pass.

The supporting usecase is the Intel i8 x i8 conv. Intel HW supports u8 x i8 conv
in HW. Using this pass, we can replace an i8 x i8 conv to a sequence of
operators where one of the operators is now u8 x i8 conv. This will also help
automatic quantizaion performance.

* Better API name.

* Removing the conv2d legalization for x86. Will send a separate PR.

* Test name changes.

* Registering one funtion to register FTVMLegalize.

* Better comments.

Fix (2/2) [TOPI] conv2d schedule code (#3648) (#3717)

* Fix the tile_rx and tile_ry issue.

    Note that this patch depends on pull request #9 in tvm-distro.

Update dmlc-core to the latest commit (#3716)

This includes changes to build TVM runtime for Hexagon.

[relay][frontend] clean up tf frontend (#3710)

* clean up tf frontend

* fix get_relay_op

safe to remove thread related headers? (#3713)

[Bugfix] Fix the issue that function pass modifies original module (#3712)

* fix

* fix interpreter

[Relay] [TOPI] `{relay,topi}.nn.sparse_transpose` for **Square** CSR matrices (#3707)

* add build gcn tutorial

* add transpose operator for square sparse matrices

* remove extra files

* change loop tag

* comply with lint

* comply with lint -- line too long

* comply with lint

* lint check

* lint check

* lint check

* apply marisa and theirry's reviews

Export tvm::relay::OpRegistry::OpRegistry (#3711)

[CI] Update GPU docker (#3709)

Quit and clean when TVM is interrupted (#3640)

Metal reinterpret fix (#3706)

[Relay] Partial Evaluator do concatenate, and has better termination checker for scalar. (#3703)

* save

lint some

lint

lint

add charrnn

save

save

save

remove debug

remove debug

remove space

refactor

save

rewrite dce

* reset files

* join -> meet

* lint

* address review comment

* wordsmith

[TOPI] Update softmax compute and CPU schedule (#3680)

* Update Softmax compute and CPU schedule

* Add C++ compute

* Fix schedule

* Update CUDA and OpenGL schedules

* Fix log_softmax

* Fix hls and opengl schedules

* Fix CUDA schedule

Fix gather_nd in Relay (#3442)

* Fix gather_nd in Relay

* Add test cases for gather_nd.

[VTA] [Chisel] Added Chisel Module Unit Test Infrastructure (#3698)

* added wholething

* changed build and makefile

Add an option to build with -pthread (ON by default) (#3671)

[Relay] [Error] Fix error in partial evaluator (#3693)

* fix

* lint

[AutoTVM] Fix hang/crash issues on feature extraction (#3689)

* [AutoTVM] Fix hang/crash issues on feature extraction

* Update xgboost_cost_model.py

* fix lint

Align the naming rule for OpAttributeUnImplemented (#3695)

[DOCKER] Add DGL to {ci_gpu, demo_cpu, demo_gpu} docker images (#3692)

* add dgl to docker file

* add dgl to docker file

[TOPI] Memoize winograd matrix (#3687)

* [TOPI] Memoize winograd matrix

* lint

* Fix name

[Relay][Quantization] KL-divergence-based per-layer calibration (#3538)

* [Relay][Quantization] Support floating-point scale

* [Relay][Quantization] KL-divergence calibration on dataset

* Fix unhandled LeftShift case in QuantizeRealize

* Fix lint

* drop QBias

* fix lint

* address comments

* address comments

* Update comments

* address comments

* lint

* kQIdentity = 0

[Relay][VM] Support execution on devices (#3678)

* [Relay][VM] Support execution on devices

* Reduce Copy calls

* Cleanup

* Lint

* CR comments

* Merge test into test_vm.py

Add shuffle support to TVM (#3633)

Enable the sparse schedule (#3651)

Add support for Tensorflow operators log1p, cos, sin (#3614)

The patch adds support for Tensorflow operators log1p and cos
Tensorflow log1p is described at https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/math/log1p
Tensorflow cos is described at https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/math/cos
Tensorflow sin is described at https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/math/sin

[Relay] Strict mode in pattern matching (#3620)

* add fatal

lint

lint

lint

do

make completeness check an error

lint

remove fatal

* fix test

* reset parser file

* remove unneeded import

* Update python/tvm/relay/adt.py

Co-Authored-By: Steven S. Lyubomirsky <slyubomirsky@gmail.com>
* Update include/tvm/relay/adt.h

Co-Authored-By: Steven S. Lyubomirsky <slyubomirsky@gmail.com>
* Eliminate trailing whitespace (my fault)

[Relay][Frontend] Fix typo names in frontend (#3685)

Fix typo names in caffe2 and onnx frontend:
* sotrage_order -> storage_order
* OpNotInplemented -> OpNotImplemented

Make tests multi-process friendly. (#3683)

This side effect at module import time has a race condition between the "exists" check and the "mkdir" call.  The safer thing is to just call mkdir and catch the "already exists" error which is what makedirs does.

Replace learnt with learned (#3684)

[DOC] Update ssd doc to avoid confusion. (#3677)

* intel graphics conv2d bugs fixed for inception_v3

* intel conv2d api updated, nn input size 4 condition added

* review addressed

* move conv_tags to attributes

* ssd doc updated

* address comment

[Relay][VM] Relay VM serialization (#3647)

* relay vm serialization

* fix lint

* load params, fix stream

* lint

* fix typo

[TEST] Comptiable with python3.5 (#3675)

[TOPI][CUDA] schedule for group_conv2d (#3663)

* [TOPI][CUDA] schedule for group_conv2d

* Fix #flops

[VTA] VTA Compilation Script for Intel FPGA (#3494)

* initial compilation script for chisel-vta;

* replace tabs with spaces;

* compile script for de10-nano;

* remove generated verilog source code;

* remove `altsource_probe`, `debounce`, `edge_detect` ip;

* replace quartus project files with a single tcl script;

* Update install.md

* improved makefile-based compilation script;

* complete makefile-based compilation of chisel-vta for de10-nano;

* install quartus;

* conversion to .rbf file;

* document chisel-vta compilation process for de10-nano;

* rename generated bitstream file;

* download and extract custom ip for de10-nano;

* minor change

* minor change

* fix indentation;

* bug fix;

* improved robustness in makefile;

* clean up;

* add `.sdc .ipx .qsys` allowance in jenkins;

* add ASF header;

* add ASF header;

* remove IntelShell.scala, update vta_hw.tcl, clean up Makefile & soc_system.qsys;

* add ASF header;

* keep sources compact;

* keep sources compact;

* it's not necessary now

* AXI4LiteClient -> AXI3Client for IntelShell

* remove connection to fpga_only_master;

* a few important bug fix: wire reset pin, and set host_r_last to high

* remove intel specific interface definition;

* add NO_DSP option in Makefile;

* AXI4Lite is not used in IntelShell;

* minor fix: disable dsp and use logic instead;

* quartus version change: 18.0 -> 18.1

* remove altera related statement;

* compose compile_design.tcl

* initial tcl script for soc_system generation;

* remove .qsys file;

* remove unused;

* .qsys can be generated by tcl script;

* remove hps_io and shrink size of soc_system;

* integrate into makefile;

* version change: 18.0 -> 18.1

* add sample config file for de10-nano;

* parameterize DEVICE and PROJECT_NAME

* remove extra lines;

* brief description on flashing sd card image for de10-nano

* docs on building additional components

* parameterize DEVICE and DEVICE_FAMILY

* parameterize DEVICE and DEVICE_FAMILY

* parameterize DEVICE and DEVICE_FAMILY

* de10-nano -> de10nano

* minor change

* add comment in code and document in order to address review comments;

Add yolov3-tiny to the tutorial. (#3674)

add reviewer - slyubomirsky (#3673)

[RPC] Terminate worker's childs first. (#3669)

[VTA] Support for batched inference (#3661)

* fix in IR pass to support padding on 6-d tensors

* support for both N>1 and N==1 for padding

* batch size > 1 tuning and base config

* output formatting

* batch conv2d

* print all category results

* revert to single-batch config

* pick record best

* fix conv test

* improving reporting

* address batching bug in fast simulator

* fix

removing deprecated script (#3667)

[TOPI] Enable standalone wheel build (#3657)

* Fixed topi bdist_wheel build to include libraries.

* Removed unneeded imports

[TOPI] Fix traverse function not inline zero-input op (#3623)

* Fix traverse_inline not inline zero input op properly

* Add where to python and set tag to broadcast

* Fix inline

* test

* fix test target

* fix

ROCm: Add SaveToFile and LoadFile (#3665)

...and add rocm module_save to the tests.

tvm/contrib/rocm: improve finding of ld.lld (#3664)

This refines the detection of ld.lld matching the neighbouring clang
file. This is particularly helpful on Ubuntu/Debian when either the
default ld.lld is not installed or the versioned one is preferable for
consistency.

@tqchen I think you last touched the clang equivalent in #3590 .

Print llvm source by default in ROCMModuleNode::GetSource (#3662)

[Relay] Fix typo in ChangeBatch (#3660)

 [Relay][VTA] Add ChangeBatch pass  (#3656)

* init

* lint

* lint

[VTA] [Chisel] make dram offset configurable for uops different than 4-bytes (#3654)

[VTA] [CMake] hotfix tsim rules (#3650)

[VTA] Refactor to increase platform coverage (Ultra96 etc.) (#3496)

* hardware refactor for increased FPGA coverage, small optimizations

* fix header

* cleaning up parameters that won't be needed for now

* streamlining makefile, and simplifying tcl scripts

* moving parameter derivation into pkg_config.py, keeping tcl scripts lightweight

* refactoring tcl script to avoid global variables

* deriving AXI signals in pkg_config.py

* unifying address map definition for hardware and software drivers

* single channel design for ultra96 to simplify build

* enable alu by default, no mul opcode for now

* hardware fix

* new bitstream; vta version

* avoid error when env variable is not set

* ultra96 cleanup

* further cleaning up tcl script for bitstream generation

* preliminary rpc server support on ultra96

* rpc server tracker scripts

* ultra96 ldflag

* ultra96 support

* ultra96 support

* cleanup line

* cmake support for ultra96

* simplify memory instantiation

* cleaning up IP parameter initialization

* fix queue instantiation

* 2019.1 transition

* fix macro def

* removing bus width from config

* cleanup

* fix

* turning off testing for now

* cleanup ultra96 ps insantiation

* minor refactor

* adding comments

* upgrading to tophub v0.6

* model used in TVM target now refers to a specific version of VTA for better autoTVM scheduling

* revert change due to bug

* rename driver files to be for zynq-type devices

* streamlining address mapping

* unifying register map offset values between driver and hardware generator

* rely on cma library for cache flush/invalidation

* coherence management

* not make buffer packing depend on data types that can be wider than 64bits

* refactor config derivation to minimize free parameters

* fix environment/pkg config interaction

* adding cfg dump property to pkgconfig:

* fix rpc reconfig

* fix spacing

* cleanup

* fix spacing

* long line fix

* fix spacing and lint

* fix line length

* cmake fix

* environment fix

* renaming after pynq since the driver stack relies on the pynq library - see pynq.io

* update doc

* adding parameterization to  name

* space

* removing reg width

* vta RPC

* update doc on how to edit vta_config.json

* fix path

* fix path

fix comment/doc in TensorLoad (#3646)

Hotfix for issue #3641. (#3644)

fix case when offset is odd and size is even (#3643)

[VTA] [Chisel] fix tensor issue/commit in gemm (#3637)

* fix tensor issue/commit in gemm

* remove trailing spaces

[Relay][TF] add BatchMatMul (#3634)

Improve the x86 auto-tune tutorial (#3609)

Update tensorflow.py (#3632)

Make Google Test usage configurable in CMake files (#3628)

* Add USE_GTEST as a CMake variable

* Add GTest section in installation docs

* Incorporate feedback

[TensorFlow] Fix a bug output index is ignored (#3631)

Enhance test to cover this case

 [TOPI][CUDA] Schedule for pool_grad (#3622)

* [TOPI][CUDA] Schedule for pool_grad

* Relay test

* Fix fused op

* doc

* Remove set scope local

[Relay] [Training] Add numerical gradient check. (#3630)

* add check_grad

* finish

* what does the fox say?

* lint lint lint lint lint lint lint lint lint

[VTA] [Chisel] support for different inp/wgt bits, rewrote DotProduct for clarity (#3605)

* support for different inp/wgt bits, rewrote dot for clarity

* [VTA] [Chisel] support for different inp/wgt bits, rewrote DotProduct for clarity

* [VTA] [Chisel] support for different inp/wgt bits, rewrote DotProduct for clarity

* change back to sim

* fix index

* fix index

* fix indent

* fix indent

* fix indent

* fix trailing spaces

* fix trailing spaces

* change to more descriptive name

* matric->matrix

* fix spacing

* fix spacing & added generic name for dot

* better parameter flow

* spacing

* spacing

* spacing

* update requirement (tested) for dot, spacing

* function call convention

* small edit

[IR] Make iterators compatible with constructors of STL containers (#3624)

Add Winograd matrices computation. (#3553)

Implementation of uTVM (#3227)

* uTVM interfaces (#14)

* some minor interface changes

* implemented HostLowLevelDevice

* added MicroDeviceAPI

* implemented micro_common and added Python interfaces

* current status, semi implemented micro session

* added micro_common implementation and python interfaces (#18)

* added micro_common implementation and python interfaces (#18)

* current status, semi implemented

* host test working

* updated interfaces for MicroSession arguments allocation

* make somewhat lint compatible

* fix based on comments

* added rounding macro

* fix minor bug

* improvements based on comments

* Clean up `binutil.py` and make Python-3-compatible

* Change argument allocation design

* Address feedback and lint errors

* Improve binutil tests

* Simplify allocator (per @tqchen's suggestions)

* Doc/style fixes

* farts

* mcgee

* rodata section werks

(and so does `test_runtime_micro_workspace.py`)

* simple graph runtime werk

* TEMP

* ResNet works, yo

* First round of cleanup

* More cleanup

* runs a dyson over the code

* Another pass

* Fix `make lint` issues

* ready to pr... probably

* final

* Undo change

* Fix rebase resolution

* Minor fixes

* Undo changes to C codegen tests

* Add `obj_path` in `create_micro_lib`

* TEMP

* Address feedback

* Add missing TODO

* Partially address feedback

* Fix headers

* Switch to enum class for `SectionKind`

* Add missing ASF header

* Fix lint

* Fix lint again

* Fix lint

* Kill lint warnings

* Address feedback

* Change Python interface to MicroTVM

All interaction with the device is now through `Session` objects, which
are used through Python's `with` blocks.

* Reorder LowLevelDevice interface

* Store shared ptr to session in all alloced objects

* Move helper functions out of `tvm.micro`

* Switch static char arr to vector

* Improve general infra and code quality

Does not yet address all of tqchen's feedback

* Forgot a rename

* Fix lint

* Add ASF header

* Fix lint

* Partially address MarisaKirisame's feedback

* Lint

* Expose `MicroSession` as a node to Python

* Revert to using `Session` constructor

* Fix compiler error

* (Maybe) fix CI error

* Debugging

* Remove

* Quell lint

* Switch to stack-based session contexts

* Make uTVM less intrusive to host codegen

And use SSA for operands of generated ternary operators

* Inline UTVMArgs into UTVMTask struct

* Remove `HostLowLevelDevice` header

* Remove `BaseAddr` class

* Address feedback

* Add "utvm" prefix to global vars in runtime

* Fix lint

* Fix CI

* Fix `test_binutil.py`

* Fix submodules

* Remove ResNet tests

* Make `test_binutil.py` work with nose

* Fix CI

* I swear this actually fixes the binutil tests

* lint

* lint

* Add fcompile-compatible cross-compile func

* Add docs for uTVM runtime files

* Move pointer patching into `MicroSession`

* Fix lint

* First attempt at unifying cross-compile APIs

* Fix lint

* Rename `cross_compile` back to `cc`

* Address feedback

* Remove commented code

* Lint

* Figure out failing function

* Remove debugging code

* Change "micro_dev" target to "micro"

* Add checks in tests for whether uTVM is enabled

* Add TODO for 32-bit support

* Rename more "micro_dev" to "micro"

* Undo rename

We already have `tvm.micro` as a namespace.  Can't have it as a method
as well.

* Fix failing CI

Thanks to @tqchen for finding this bug.  Emitting ternary operators for
`min` and `max` causes concurrency bugs in CUDA, so we're moving the
ternary op emissions from `CodeGenC` to `CodeGenCHost`.

* Address feedback

* Fix lint

Add a missing header in cuda_device_api.cc (#3621)

[Relay][Keras] Permute, Softmax support (#3618)

fix typo (#3611)

[TOPI] Average Pool2D Bug. (#3607)

* [TOPI] Average Pool2D Bug.

Issue - https://github.com/dmlc/tvm/issues/3581

* Add uint16 test.

Remove prints in `generic_op_impl.py` (#3616)

Hotfix pylint (#3615)

[TEST] Fix testcase to make them more compatible to zero-rank (#3612)

init (#3571)

quickfix

[TOPI][Relay] max_pool2d & avg_pool2d gradient (#3601)

[Relay][vm] Small bug fix for DataTypeObject (#3604)

* small bug fix for DataTypeObject

* retrigger ci

We observe multiple groups across a range of domains (ASR, NMT, LM, etc), (#3566)

internally and externally, interested in replacing standard dense layers with
block-sparse matrix multiplication layers. The motivations are generally: higher
performance (due to reduction in FLOPs, memory bandwidth/cache footprint),
enabling larger models (e.g. fitting more layers in a given memory budget).

Some public work along these lines:

* https://openai.com/blog/block-sparse-gpu-kernels/
* https://openai.com/blog/sparse-transformer/
* https://arxiv.org/abs/1802.08435
* https://arxiv.org/abs/1711.02782

Various groups have been able to successfully train models with reasonable
levels of sparsity (90%+) with marginal accuracy changes, which suggests
substantial speedups are possible (as this implies a >10x reduction in FLOPs).

It is fairly straightforward to realize these theoretical speedups, see e.g. TVM
benchmarks for Intel CPUs in
https://gist.github.com/ajtulloch/e65f90487bceb8848128e8db582fe902, and CUDA
results in https://github.com/openai/blocksparse, etc.

* https://github.com/openai/blocksparse (CUDA)
* https://software.intel.com/en-us/mkl-developer-reference-c-mkl-bsrmm (MKL BSRM)
* https://docs.scipy.org/doc/scipy-0.14.0/reference/generated/scipy.sparse.bsr_matrix.html (SCIPY BSR representation)

This is extracted from an internal patch we've been using internally. There are
various extensions possible (int8/fp16/bf16, CUDA/other GPU architectures), but
this is a reasonable starting point. This needs more thorough unit test coverage
however.

We follow the conventions established by scipy.sparse.bsr_matrix and other
libraries, see the unit tests for details.

For folks interested in experimenting with scheduling/AutoTVM etc,
https://gist.github.com/ajtulloch/e65f90487bceb8848128e8db582fe902 is a useful
starting point.

{relay,topi}.reinterpret support (#3599)

= Motivation

It's useful to expose the tvm::reinterpret functionality to Relay/TOPI users, as
this allows them to build (fused) operators leveraging the bitwise
reinterpretation of an operator. An example is approximate transcendental
functions, which can be implemented similar to:

```.py
    def C(x):
        return relay.expr.const(x, "float32")

    def approx_exp(x):
        x = relay.minimum(relay.maximum(x, C(-88.0)), C(88.0))
        x = C(127.0) + x * C(1.44269504)
        xf = relay.floor(x)
        i = relay.cast(xf, "int32")
        x = x - xf
        Y = C(0.99992522) + x * (C(0.69583354) + x * (C(0.22606716) + x * C(0.078024523)))
        exponent = relay.left_shift(i, relay.expr.const(23, "int32"))
        exponent = relay.reinterpret(exponent, "float32")
        return exponent * Y

    def approx_sigmoid(x):
        # <2.0e-5 absolute error over [-5, 5]
        y = approx_exp(x)
        return y / (y + C(1.0))

    def approx_tanh(x):
        # <4.0e-5 absolute error over [-5, 5]
        x = x * C(2.0)
        y = approx_exp(x)
        return (y - C(1.0)) / (y + C(1.0))
```

See unit tests for implementations of these approximate transendentals.

remove tabs (#3603)

[Relay][Pass][Docs] Update the doc for adding a Relay pass to mention the pass infra (#3583)

* Update the Relay adding pass doc to reference the new pass infrastructure

* Correct pass name

Co-Authored-By: Zhi <5145158+zhiics@users.noreply.github.com>
* Align header equals signs

Checking the correct dtypes for choosing the Intel int8 instructions. (#3516)

[Relay] [Training] Allow gradient to return a tuple (#3600)

[Runtime] [ThreadPool] Make SpscTaskQueue::Pop(..) spin_count configurable (#3577)

In cases where we have multiple models or threadpools active, spinning around
`sched_yield()` may not be desirable, as it prevents the OS from effectively
scheduling other threads.

Thus, allow users to conditionally disable this behaviour (via an environment
variable `TVM_THREAD_POOL_SPIN_COUNT`, similar to existing environment flags for
the thread pool such as `TVM_BIND_THREADS`, etc).

This substantially improves tail latencies in some of our multi-tenant
workloads in practice.

Unit tests have been added - on my laptop, running:

```
TVM_THREAD_POOL_SPIN_COUNT=0 ./build/threading_backend_test;
TVM_THREAD_POOL_SPIN_COUNT=1 ./build/threading_backend_test;
./build/threading_backend_test;
```

gives https://gist.github.com/ajtulloch/1805ca6cbaa27f5d442d23f9d0021ce6 (i.e.
97ms -> <1ms after this change)

Add support for Tflite operator SPLIT (#3520)

* [RFC] Initial support for Tflite operator SPLIT

This patch adds initial support for the tflite operator split. However
I am not yet sure how to handle the axis parameter for the split
operator and support it in the test infrastructure. Putting this up for
an initial review and comment.

The split operator in tflite according to
https://www.tensorflow.org/lite/guide/ops_compatibility

appears to take num_or_size_split as a 0D tensor.

I also note that tflite.split is one of the few operators that returns
multiple outputs and thus the helper routines in the tests needed some
massaging to make this work.

@apivarov , could you please review this ?

Thanks,
Ramana

* Fix the axis parameter

Add more tests

* Address review comments

* Try out frozen_gene's suggestion

* Handle split of 1 element

* int32 is only supported in tflite 1.14, let's check that version here.

* Keep this at python3.5

* Add packaging as a python package to be installed